申请/专利权人：浙江大学

申请日：2024-01-15

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117876204A

主分类号：G06T1/00

分类号：G06T1/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了一种基于模型密钥的图像深度区域篡改主动取证方法，涉及图像深度篡改取证领域，包括以下步骤：S1：获取模型，获取基于频域变换的可逆神经网络InvertibleNeuralNetwork的图像水印模型；S2：生成模型密钥，随机生成模型密钥Kp由发布方持有；S3：制作安全水印模型；S4：注入水印；S5：获取会话密钥，步骤S4中得到的冗余信息矩阵作为会话密钥Ks，由发布方持有；S6：解析水印。本发明采用上述方法，使被保护图像的隐藏信息仅在双密钥均正确的前提下才能被准确提取，提升取证效果的可靠性。还具备针对深度区域篡改算法的改动部位定位能力，扩充取证信息维度。

主权项：1.一种基于模型密钥的图像深度区域篡改主动取证方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：获取模型，获取基于频域变换的可逆神经网络InvertibleNeuralNetwork的图像水印模型；S2：生成模型密钥，随机生成模型密钥Kp，由发布方持有；S3：制作安全水印模型，在步骤S1中得到的模型中引入模型密钥Kp，得到安全水印模型Ms；S4：注入水印，发布方选取待发布图像Is和等尺寸水印图像Iw，与步骤S2得到的模型密钥Kp一同输入至步骤S3得到的安全水印模型Ms中，得到被保护图像IP和冗余信息矩阵，其中被保护图像IP可公开发布；S5：获取会话密钥，步骤S4中得到的冗余信息矩阵作为会话密钥Ks，由发布方持有；S6：解析水印，利用发布方持有的步骤S2中得到的模型密钥Kp、步骤S5中得到的会话密钥Ks，反向利用步骤S3得到的安全水印模型Ms对待取证的图像进行解析，并根据解析结果界定图像版权以及是否存在被篡改的情况。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 一种基于模型密钥的图像深度区域篡改主动取证方法

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